Abstract
В статье изучена роль естественного возобновления в обеспечении устойчивости лесных экосистем Казахстана. Цель работы — разработка и оценка линейных регрессионных моделей для прогнозирования высотного распределения подроста сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) на основе наблюдений, проведённых за период с 2019 по 2023 гг., согласно методологии, рекомендованной ГОСТ Р 58004-2017. Методология включает корреляционный анализ, регрессионное моделирование и проверку остатков на нормальность (критерий Шапиро–Уилка). Установлено, что численность здорового подроста сильнее коррелирует с фактором времени (rÎ[0,58;0,89], чем с типом леса (rÎ[0,022;0,192]). Наибольшее сокращение характерно для низкого подроста (до 10 см), тогда как высокие группы (25–50 см и более 50 см) демонстрируют устойчивость. Полученные модели статистически значимы (по F-критерию p-value<0,05), обладают высокой объясняющей способностью (R²Î[0,785;0,950]) и малой ошибкой аппроксимации (3,8–6,6%). Обоснованы критические пороговые значения для корректировки лесоводственных мероприятий. Показано, что соотношение групп 0–10 см и 11–25 см является наиболее информативным индикатором процессов возобновления. Модели рекомендуются для краткосрочного прогнозирования и оперативной оценки состояния подроста.